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我希望实现OLS与样本权重的统计模型。具体的应用是美国时间使用调查，其中样本权重根据人口统计平衡进行调整。如果没有直接实现，那么帮助硬编码具有样本权重的估计器也将是有帮助的。
浏览 16提问于2019-01-23得票数 0
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我收到了一个令人困惑的任务:你有两个变量，其中y是一个响应变量，可以写成一个显式的线性函数。然而，用于测量的技术比在误差方差意义下的测量技术要好一倍，即误差的方差是误差方差的两倍。任务是将y建模为x的函数。当我移除异常值时，结果是：第二张看起来不错，但我想我漏掉了什么。
浏览 6提问于2022-12-03得票数 0
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我正在研究状态模型中的稳健线性回归，但我找不到一种方法来指定这种回归的“权重”。例如，在最小二乘回归中，为每个观测分配权重。类似于WLS在状态模型中所做的工作。
还是有办法绕过它？
浏览 7提问于2017-08-06得票数 0
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我想用MATLAB中的多元线性回归对一组单因变量回归这个集合的数据。然而，我也想根据我自己的计算，在回归过程中对每一个观察结果进行不同的加权。例如，我想给第一次观察的权重为1，第二次观察的权重为1.6，这将理想地将回归到更重的加权第二次观测。
这样的计算在MATLAB中可能吗？如果是这样的话，哪种功能最适合进行
浏览 16提问于2015-04-09得票数 1
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我正在为我的回归模型试验不同的损失函数。我注意到在滑雪板上有：对我来说，两者都使用L1和L2损失的组合。
浏览 0提问于2019-09-18得票数 0
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给出一些预测数据集，数据集1: 100培训和100个测试样本，50个特征数据集3:1000个训练和1000个测试样本，50个特征如何从这些数据集的下列数据中选择最佳的方法来估计线性回归模型中的未知参数(预测价格)？普通最小二<em
浏览 0提问于2015-06-01得票数 6
我试图将线性回归方法应用于9个样本的数据集，该数据集具有大约50个特性，使用python。本文尝试了不同的线性回归方法，即闭最小二乘(OLS)、线性回归(LR)、赫伯回归(HR)、非负最小二乘法(NNLS)，并给出了不同的权重。但我可以得到HR和NNLS具有不同解的直觉，而LR和闭形OLS<e
浏览 7提问于2017-09-27得票数 1
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我感兴趣的是运行百分比最小二乘回归，而不是在R中的普通最小二乘回归，这也可以被称为具有乘性误差的线性模型。在此之前，有一个问题是关于这个站点上的百分比最小二乘的，响应者建议考虑加权回归，其中一种可能是用其X值的</
浏览 3提问于2013-09-13得票数 1
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当我向我的同龄人解释线性回归的概念时，我被困在回答这个问题上。为什么在线性回归中我们不使用曼哈顿距离而不是欧几里德距离呢？有人能给出这背后的直觉吗？
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
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我想使用线性回归模型，但我想使用普通最小二乘法，我认为这是一种线性回归。我使用的软件是SPSS。它只有线性回归、偏最小二乘和两阶段最小二乘。我不知道哪一个是普通最小二乘(OLS)。
浏览 4提问于2009-11-22得票数 9
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我有一个问题，翻译成R的部分是我的@theta = $reg->theta();，θ部分是什么，我如何从R代码中得到它？
浏览 5提问于2021-04-02得票数 0
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所以我有这个图，看起来像这样：X轴和y轴都是对数的，如何拟合一条最小二乘回归线？这是我用来绘制图形的方法:type=(log=(Counts)，log“x”，log“p”)
counts包含每个x的观测值的数量...
浏览 5提问于2013-07-27得票数 0
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难道只是因为样本数量不够吗？另外，为什么不使用所有的1000个样本来估计先前的分布呢？
我们有1000个随机抽样的数据点。目的是试图从k个回归变量中建立一个只有一个响应变量的回归模型。1.(贝叶斯回归)利用前500个样本来估计假设的先验分布的参数，然后用最后500个样本对后验分布的先验进行更新，在最后的回归<
浏览 3提问于2017-06-04得票数 2
首先，在这个论坛上有一些问题和这个非常相似，但相信我，没有一个匹配的，所以请不要重复。我遇到过使用scikit的sklearn的两种线性回归方法，我不能理解这两种方法之间的区别，特别是在第一个代码中有一个调用train_test_split()的方法，而在另一个代码中调用的是直接拟合方法我正在用多种资源学习，这个单一的问题让我非常困惑。clf = svm.SVR(kernel='linear')
clf.fit(X_train,
浏览 9提问于2017-10-27得票数 13
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我是这样计算系数的： x = np.array(data)但是，如果我使用sklearn.linear_model创建模型327.45075841]preprocessing.PolynomialFeatures(degree=2)
poly.fit_
浏览 0提问于2016-02-25得票数 0
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我误解了逻辑回归公式推导中的最小值背后的想法。
这个想法是尽可能地增加假设(即正确的预测概率尽可能接近于1)，这反过来需要尽可能最小化成本函数$J(\θ)$。现在我被告知，为了让这一切都起作用，成本函数必须是凸的。我对凸性的理解要求没有最大值，因此只能有一个最小值，全局最小值。真的是这样吗？如果不是，请解释为什么不是。此外，如果不是这样，那么这意味着在成本函数中存在多个最小值的可能
浏览 3提问于2016-10-09得票数 5
我正在用偏最小二乘回归来分析R中的一些数据。当我完成回归时，我偶然发现了两个名为"x.scores“和"y.scores”的矩阵。他们是什么，他们代表什么？
浏览 0提问于2018-07-20得票数 1
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我必须在Python 3中使用最小二乘法绘制曲线图。我有x和y值的列表：x = [2.25,2.34,2.47,2.56] 但是现在呢，我怎么才能画出最小二乘呢？我试着根据自己的目的编辑scipy.org中的</
浏览 4提问于2014-05-02得票数 0
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